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GRAV-D 航空重力对美国科罗拉多州区域重力大地水准面建模改进的贡献
摘要 本文研究了航空重力数据对美国科罗拉多州山区重力大地水准面建模改进的贡献。首先，对航空重力数据进行处理、过滤和向下延拓。然后，准备三个重力异常网格；第一个网格仅来自地面重力数据，第二个网格仅来自向下延拓的航空重力数据，第三个网格来自组合向下延拓的航空和地面重力数据。使用最小二乘修正斯托克斯公式和加性校正 (LSMSA) 方法确定具有三个重力异常网格的重力大地水准面模型。在 GNSS/水准点上估计了计算的重力大地水准面模型的绝对和相对精度。结果显示，与仅根据地面重力数据计算的大地水准面模型相比，使用航空和地面重力数据进行大地水准面计算时，精度在标准偏差方面提高了 1.1 厘米或 20%。最后，对表面重力异常网格和大地水准面模型进行了光谱分析，这为了解航空重力数据贡献并改善功率谱的特定波长带提供了见解。
实空间量子场的纠缠
我们引入了一种新方法，可以分析确定两个不同空间位置的量子场配置之间的纠缠熵（和相关量），量子场要么是自由的，要么与经典源相互作用。我们展示了如何用二分连续高斯系统描述这种设置。这使我们能够仅根据场的傅里叶空间功率谱推导出纠缠熵、互信息和量子不和谐的明确和精确公式。这与以前的研究形成了鲜明对比，以前的研究主要依赖于数值考虑。为了说明这一点，我们将我们的形式化应用于平坦空间中的无质量场，其中导出的精确表达式仅涉及场粗粒度区域的大小与这些区域之间的距离之比。特别是，我们恢复了一个众所周知的事实，即互信息在远距离处以该比率的四次方衰减，正如之前在数值研究中观察到的那样。我们的方法导致了这个结果的第一次分析推导，以及一个也适用于任意距离的精确公式。最后，我们确定了量子不和谐并发现它完全消失了（除非在涂抹球体上进行粗粒化，在这种情况下它遵循与互信息相同的远距离抑制）。
BI1brainterface 用户手册
Soundmachines BI1brainterface 是一款探索和表演工具，适用于希望将自己的精神和情感领域直接与表演联系起来的音乐家、制作人、演员、肢体表演者和编舞家。我们希望创造一种不需要使用电脑的东西，并带来这种令人兴奋的新技术的即时性和易操作性。通过强调 Neurosky MindWave Mobile 耳机的功能，BI1brainterface 被开发出来以最简单和最开放的方式将您的精神状态与您的装备联系起来。只要您有模拟模块化合成器或 MIDI 声音发生器，您就可以影响声音、序列、音色并通过附加控制器推动表演：您自己。注意力和冥想是您可以依赖的最直接和可重复的变量。但 EEG 功率谱带（Alpha、Beta、Gamma、Delta 和 Theta）也可用于控制其他八个声音/光/视频特性。作为额外奖励，我们在您的工具箱中放入了一个可变阈值，以根据您的面部肌肉活动（即眨眼或咧嘴笑）在工作室或现场环境中生成“触发器”，由舞台上的舞者或演员佩戴，或仅使用它来放松自己并提高您对专注、放松和冥想的自我意识。生物反馈是 BI1brainterface 的另一个操作领域，可以实现更广泛的应用和实验。
时间依赖的机器学习预测
逆问题继续引起对物理科学的巨大兴趣，特别是在控制非平衡系统中所需现象的背景下。在这项工作中，我们利用一系列深神经网络来预测时间依赖性的最佳控制场E（t），该领域可以在降低的量子量子动力学系统中实现所需的电子过渡。为了解决这个反问题，我们研究了两种独立的机器学习方法：（1）一种馈电神经网络，用于预测频域中功率谱的频率和振幅含量（即E（t））和（2）在时间域中预测E（T）的交叉校正神经网络方法（T）。这两种机器学习方法均提供了探测潜在量子动力学的互补方法，并且在准确预测最佳控制场的频率和强度方面表现出了令人印象深刻的性能。我们为这些深层神经网络提供详细的体系结构和超参数，以及每个机器学习模型的性能指标。从这些结果中，我们表明机器学习方法，尤其是深层神经网络，可以用作设计电磁场的一种经济高效的统计方法，以在这些量子动力学系统中实现所需的过渡。
运动过程中运动丘脑场电位的光谱变化
电动机丘脑在对主要运动皮层的感觉运动信息和项目的整合和调制中起着至关重要的作用。虽然运动皮层的电压功率谱变化已得到充分表征，但运动丘脑中的相应活性，尤其是宽带（有时称为高伽玛），尚不清楚。本研究的目的是表征15名受试者的手动运动中运动丘脑的光谱变化，该受试者接受了清醒的深脑刺激手术，靶向丘脑的腹侧中间核（VIM）核，以使震颤致残。我们分析了串行场电位记录的主体特异性低频振荡（<30 Hz）和宽带功率（以65-115 Hz频段捕获）的功率变化。与以前的研究一致，我们发现随着运动的低频振荡而广泛降低。重要的是，在大多数受试者中，我们还观察到宽带功率的显着增加，主要是在与估计的VIM区域相对应的下部记录位点。一个主题还执行了一个想象中的运动任务，在此任务中，低频振荡能力被抑制。这些电生理学变化可以用作丘脑功能映射，DBS靶向和闭环应用的生物标志物。
使用额叶脑电图进行实时警觉检测
印度喀拉拉邦阿姆利塔普里 2 首席技术官，StimScience Inc.，美国加利福尼亚州伯克利 摘要 在执行许多单调的活动时，操作员的警惕性会受到影响，例如车间和制造车间任务、驾驶、夜班工人、飞行以及一般任何需要个人长时间高度集中注意力的活动。在这些情况下，驾驶员或操作员疲劳会导致困倦和警惕性降低，这是造成道路交通事故或车间事故中伤亡的最大因素之一。在这些情况下，拥有一个警惕性监测系统来检测警惕性下降变得非常重要。本文介绍了一种系统，该系统使用来自易于使用的市售脑机接口可穿戴设备的非侵入性记录的额叶脑电图来确定个人的警惕状态。个人脑电波额叶 Theta 波段（4-8Hz）功率谱的变化可预测个人注意力水平的变化——提供早期检测和预警系统。该方法提供了一种准确、廉价且实用的系统，可用于跨不同环境进行警觉性监测。 关键词 脑机接口、脑电图 (EEG)、警觉性监测、低功耗蓝牙 (BLE)、驾驶员困倦 1. 引言
电离时代（EOR）的影响对21 ...
在消除时期（EOR）不同阶段，由中性氢（HI）发出的21-CM辐射中的波动有望高度非高斯。非高斯性的程度随电离来源，IgM的状态和IGM中基本的物理过程的性质而变化。可以从EOR的无线电干涉测量值中估算的至关重要的可观察统计量之一，该观察值可以量化信号中存在的非高斯性的统计量是21 cm Biseptrum。在这项工作中，我们考虑了不同的回离场景，这些场景因电离光子的数量与宿主光晕质量和光子的休息框架分布而有所不同。这些变化有望导致IGM 21-CM拓扑的显着差异。我们分析了21厘米双谱对所有独特的K-Triangles中这些不同的电离场景的影响。我们的发现表明，21厘米双光谱的形状，符号和大小相结合在区分不同的回离场景方面优于功率谱。此外，我们发现，挤压限制双光谱的标志变化是HI分布的独特示踪剂，并在电离期间捕获了两个不断的拓扑转换。这些结果突出了使用21 cm双光谱来限制不同回离模型的潜力。
个体皮质兴奋状态的因果解码
大脑对刺激的反应性随着皮质兴奋状态的快速变化而波动，这可以通过脑电图 (EEG) 中的振荡反映出来。例如，经颅磁刺激 (TMS) 对运动皮质引起的运动诱发电位 (MEP) 的幅度会随着每次试验而变化。到目前为止，还无法对导致这种兴奋性波动的皮质过程进行单独估计。在这里，我们提出了一种数据驱动的方法，使用监督学习方法在健康人中推导出单独优化的 EEG 分类器，该方法将 TMS 前的 EEG 活动动态与 MEP 幅度联系起来。我们的方法能够考虑多个大脑区域和频带，而无需先验定义它们，它们的复合相位模式信息决定了兴奋性。与标准固定空间滤波器提取的 𝜇 振荡相位相比，个性化分类器可将皮质兴奋状态的分类准确率从 57% 提高到 67%。结果表明，对于使用的 TMS 协议，兴奋性主要在 𝜇 振荡范围内波动，相关皮质区域聚集在受刺激的运动皮质周围，但受试者之间的相关功率谱、相位和皮质区域存在差异。这种新颖的解码方法允许对皮质兴奋状态进行因果研究，这对于个性化治疗性脑刺激也至关重要。
Facebook 用户体验的情感测试
摘要 本研究旨在了解用户在社交媒体平台（如 Facebook）或其他可能对用户产生情绪影响的软件产品上执行某些任务时情绪如何波动。具体来说，我们探讨了 Facebook 常用用户和新用户在可用性方面的差异。这项研究涉及对 18 名参与者的定性研究，其中 9 名是 Facebook 用户，9 名是非 Facebook 用户，他们在参与本研究之前从未使用过 Facebook。在测试过程中，要求用户完成 Facebook 上的几项任务，同时使用 EEG（脑电图）采集系统记录他们大脑的电生理活动。当然，这项研究可以应用于任何软件产品，在产品发布之前，通过了解新用户与常用用户相比的用户友好程度来改进其用户界面。此外，还研究了新用户和常用用户之间的用户友好度相关性。此外，这项研究将帮助我们辨别大脑的哪些部分在群体之间具有最显著的差异，并讨论个人情绪状态背后的动机，这与用户体验有关。基于对特征脑波功率谱的分析，这项研究确定了新用户和常客之间存在显著的统计差异。此外，研究还发现新用户和常客的中央叶、颞叶和枕叶之间存在显著差异。这些结果将有助于开发人员创建最佳且用户友好的软件产品。
叙述性评论
由于缺乏适当的生物标志物来进行准确的诊断和治疗，精神疾病会造成严重的痛苦和功能障碍，从而导致社会和经济损失。生物标志物对于诊断、预测、治疗和监测各种疾病至关重要。然而，它们在精神病学中的缺失与大脑的复杂结构和缺乏直接监测方式有关。本综述探讨了脑电图 (EEG) 作为识别精神生物标志物的神经生理学工具的潜力。EEG 可以无创地测量大脑的电生理活动，并用于诊断神经系统疾病，例如抑郁症、双相情感障碍 (BD) 和精神分裂症，并识别精神生物标志物。尽管进行了广泛的研究，但由于测量和分析的限制，基于 EEG 的生物标志物尚未在临床上使用。EEG 研究揭示了抑郁症的频谱和复杂性测量、BD 中的脑波异常以及精神分裂症中的功率谱异常。然而，目前临床上还没有基于脑电图的生物标志物用于治疗精神疾病。脑电图的优点包括实时数据采集、无创性、成本效益和高时间分辨率。低空间分辨率、易受干扰和数据解释复杂等挑战限制了其临床应用。将脑电图与其他神经成像技术、先进的信号处理和标准化协议相结合对于克服这些限制至关重要。人工智能可以增强脑电图分析和生物标志物发现，通过提供早期诊断、个性化治疗和改进的疾病进展监测，有可能改变精神病治疗。